数据和思路来自：Mixed Models for Missing Data With Repeated Measures
数据：dat
这里Group1为处理，Group2位对照，Time0,1,3,6表示月份时间
1，GenStat重复测量方差分析
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结果：
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原网页处理的结果：
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方差分析重复测量数据的弱点
- 1，当想定义不同的方差协方差结构是，GLM（一般线性模型）不能实现，只能是LMM（混合线性模型）实现。
- 2，使用方差分析时，我们假定数据满足球形检验（sphericity assumption），如果不满足我们可以通过一些方法（ Greenhouse and Geisser and Hyunh and Feldt）矫正，但是这不是最优选择。
- 3，如果有缺失值，缺失值的数据在ANOVA重复测量分析时也对结果影响较大。
2，GenStat 中Antedepence Analysis模型
模型：
结果：
3，Antedependence order1
允许subject间有联系。
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结果：AIC 显示832.06
4，Antedependence order2
结果：AIC为837.07
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5，Power model(city-block metric)
结果：AIC842.32
6，Unstructured
结果：AIC833.64
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结论
根据AIC可知，Antedependence order1
数据2，按列排：
数据下载：dat2
模型：
结果：
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